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公开(公告)号：CN115277162A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210872768.2
申请日：2022-07-21
Applicant: 东南大学
IPC: H04L9/40 , H04L9/08 , H04L61/5007
Abstract: 本发明公开一种IPv6网络地址的匿名处理方法，该方法首先设置参数，包括随机生成加密所需的密钥和初始化用于临时保存地址类型、分配区域、网段信息的列表；再读取原始IPv6网络测量数据，加密并随机重排生成匿名化网段；最后读取原始IPv6网络测量数据，加密五元组并结合步骤(2)中获取的匿名化网段生成匿名化IPv6网络地址，所述五元组包括网内地址、网外地址、网内端口、网外端口、协议。本发明在保留IPv6网络会话信息和流量统计信息的前提下，确保个人和组织信息不被泄漏，并能有效应对明文攻击和主动攻击。
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公开(公告)号：CN110197296B
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN201910337901.2
申请日：2019-04-25
Applicant: 浙江浙能技术研究院有限公司 , 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于时间序列相似性的机组负荷预测方法，包括步骤1)：获取当前时刻t0，并根据历史匹配时间长度T(单位h)得到历史日对应的时段，从历史数据库中获取前第i天的历史匹配时间序列；步骤2)：根据下式对时间序列按小时进行平均化处理；步骤3)：按下式对时间序列进行差分处理；步骤4)：利用加权欧式距离法进行时间序列相似性匹配，以欧式距离最小为原则，得到最相似日是前第s天。本发明的有益效果是：利用时间序列相似性匹配的方法建立了机组负荷在线预测模型；本发明是一种在线分析方法，能够提取更多的历史负荷变化规律；本发明预测精度高，能满足工程实际需要，而传统的预测误差较大。
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公开(公告)号：CN108809764A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810618223.2
申请日：2018-06-15
Applicant: 东南大学
CPC classification number: H04L43/0876 , G06F9/4806 , G06F9/5027 , G06F9/5066 , G06F2209/5018
Abstract: 本发明提供了滑动窗口下基于GPU的网络访问超点连接数估算方法，数据结构均保存在GPU的显存里，由GPU并行进行超点连接数估算，包括以下步骤：在GPU上初始化滑动估值器矩阵和滑动候选超点列表、扫描一个时间片里的所有报文、在时间片结束时估算超点连接数、窗口滑动。本发明能在滑动窗口下检测超点并估算器连接数，估算值更准确，不受窗口起始时间的影响，不会遗漏跨越时间边界的超点；比现有方法具有更低的时间延迟，能及时对超点连接数进行估算；能实时并行处理高速网络流量，缩小了计算范围，提高了算法的整体速度，滑动估值器矩阵可以同时被多个IP地址对更新而不产出错误。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101257415B
公开(公告)日：2010-08-11
申请号：CN200810019277.3
申请日：2008-01-18
Applicant: 东南大学
Abstract: 一种基于固定存储空间的网络流实时自适应测量方法，设定一个期望测量区间持续时间、网络流存储空间和抽样测量参数，在测量过程中设定一个固定网络流存储空间大小阀值作为一个测量循环结束的依据，如果存储空间网络流流数超过阀值，则当前测量区间结束，输出所有的流量记录信息估计值；根据当前测量区间的时间间隔、期望测量区间持续时间和当前的抽样测量参数计算下一个测量区间内的抽样测量参数。本方法节省自适应过程中测量资源的消耗和保留网络流量信息的精度；在不同测量区间内使用不同的抽样参数的测量结果可以直接进行相互比较和计算。
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公开(公告)号：CN100558058C
公开(公告)日：2009-11-04
申请号：CN200710190188.0
申请日：2007-11-20
Applicant: 东南大学
Abstract: 一种基于流集合随机抽样的报文测量方法，将测量时间区间分为若干子区间，为每个子区间分配一个不同的匹配比特串，在每个子区间中采用随机抽样网络流抽样报文，抽样过程中使用该子区间被分配的匹配比特串匹配网络流标识的哈希值，该过程中采用一个哈希函数处理所有的报文流标识以生成哈希值比特串，这个哈希函数的输入为报文流标识，输出为和匹配比特串长度相同的哈希值比特串，将该子区间被分配的匹配比特串和输出的哈希值比特串之间进行比较，如果两个比特串相同，则该报文被抽样，否则这个报文将被丢弃。本方法在每个子区间只测量其中一个网络流子空间的报文信息，在整个测量时间区间中，能够测量到整个网络流标识空间中的报文信息。
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公开(公告)号：CN100525253C
公开(公告)日：2009-08-05
申请号：CN200710022213.4
申请日：2007-05-09
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种资源可控制的网络流监测方法：第一步：设置测量参数；第二步：预抽样过程；第三步：报文更新抽样判断；第四步：更新流记录；第五步：流抽样过程；第六步：流淘汰判断；第七步：设置流淘汰大小阀值初始值；第八步：计算淘汰流数量；第九步：更新流淘汰大小阀值m；第十步：设置淘汰初始随机值；第十一步：流抽样淘汰判断；第十二步：流抽样淘汰过程；第十三步：查找流缓冲中下一流记录；第十四步：测量结束判断。本发明能够在一个测量时间粒度内采用不同的抽样比率，实现网络流自适应抽样测量；使用不等概率淘汰流策略，在同样的测量资源内实现更高精度的抽样；采用多抽样模块，使系统可以控制不同系统资源的消耗优点。
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公开(公告)号：CN101257415A
公开(公告)日：2008-09-03
申请号：CN200810019277.3
申请日：2008-01-18
Applicant: 东南大学
Abstract: 一种基于固定存储空间的网络流实时自适应测量方法，设定一个期望测量区间持续时间、网络流存储空间和抽样测量参数，在测量过程中设定一个固定网络流存储空间大小阀值作为一个测量循环结束的依据，如果存储空间网络流流数超过阀值，则当前测量区间结束，输出所有的流量记录信息估计值；根据当前测量区间的时间间隔、期望测量区间持续时间和当前的抽样测量参数计算下一个测量区间内的抽样测量参数。本方法节省自适应过程中测量资源的消耗和保留网络流量信息的精度；在不同测量区间内使用不同的抽样参数的测量结果可以直接进行相互比较和计算。
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公开(公告)号：CN101051999A
公开(公告)日：2007-10-10
申请号：CN200710022213.4
申请日：2007-05-09
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种资源可控制的网络流监测方法：第一步：设置测量参数；第二步：预抽样过程；第三步：报文更新抽样判断；第四步：更新流记录；第五步：流抽样过程；第六步：流淘汰判断；第七步：设置流淘汰大小阀值初始值；第八步：计算淘汰流数量；第九步：更新流淘汰大小阀值m；第十步：设置淘汰初始随机值；第十一步：流抽样淘汰判断；第十二步：流抽样淘汰过程；第十三步：查找流缓冲中下一流记录；第十四步：测量结束判断。本发明能够在一个测量时间粒度内采用不同的抽样比率，实现网络流自适应抽样测量；使用不等概率淘汰流策略，在同样的测量资源内实现更高精度的抽样；采用多抽样模块，使系统可以控制不同系统资源的消耗优点。
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